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募集要項 |
t、BigQuery・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
dshift・データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop・BIツー... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
Terraform,Atlantisその他 : Spark,Debezium ▼本ポジションの魅... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
AWS, Azure, GCP・フレームワーク:Spark, Hadoop, Vue.js, L... 募集内容を見る |
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想定年収 |
425~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
t、BigQuery・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ma, Domo、AWS, Azure, GCPSpark, Hadoop, Vue.js, L... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
Python、SQL・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
t、BigQuery・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ma, Domo、AWS, Azure, GCPSpark, Hadoop, Vue.js, L... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
Python、SQL・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
t、BigQuery・データ基盤:Hadoop、Sparkなどの並列分散処理基盤・BIツール:T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ynapse・データ基盤:Databricks、Spark、Presto、Hadoop・BIツー... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
うクラウドへの移行・環境:OCI、Oracle、Spark、RHEL、Java、JP1、Zabb... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大崎駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
<業務詳細>LINEヤフーでは日々莫大なデータが生成され続けています。そのようなデータはそのまま... 募集内容を見る |
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想定年収 |
800~1,500万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
モデル構築を担当<開発環境(任意)>・Hive/Spark/Trino・k8s・python・L... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,800万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
、Java、Python・データ処理:Hive、Spark、Jupyter Notebook、T... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~1,000万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
<業務詳細>現在、大規模なデータ分析基盤のシステムをオンプレミス環境で運用・保守しており、現在は... 募集内容を見る |
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想定年収 |
440~650万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
新宿駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ミング言語SQL、 Python、R、Hive/Spark など・インフラGCP(BigQuer... 募集内容を見る |
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想定年収 |
544~1,379万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
東京駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
itLab CI/CD、Hadoop、Hive、Spark、Trino・データベース: Cass... 募集内容を見る |
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想定年収 |
800~1,200万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
品川シーサイド駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ft Azure/AWS・ビッグデータ処理基盤:Spark/Hadoop/SQL・プログラム管理... 募集内容を見る |
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想定年収 |
420~620万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
大阪駅 (大阪府) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ラミング言語 SQL、 Python、Hive/Sparkなど・インフラ GCP(BigQuer... 募集内容を見る |
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想定年収 |
600~1,280万円 |
最寄り駅 |
田町駅 (東京都) |
雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
情報(開発環境)python, hadoop, Spark, Pyspark, Docker, ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
400~1,500万円 |
最寄り駅 |
溜池山王駅 (東京都) |
雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
<業務詳細>MLOps Engineerは、Machine Learning Engineerと... 募集内容を見る |
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想定年収 |
700~1,400万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
浅草橋駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
自動車、保険、通信、食品業界等、様々な業界の大企業が保有するデータを扱い、抱えている課題に対して... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
自動車、保険、通信、食品業界等、様々な業界の大企業が保有するデータを扱い、抱えている課題に対して... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~900万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
虎ノ門駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
ームワークを用いた開発/運用経験(Hadoop、Sparkなど)・コンピュータサイエンス、分散処... 募集内容を見る |
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想定年収 |
580~880万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
乃木坂駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
現在利用されているDWHの開発及び運用・保守業務に従事いただきます。更に新しいデータ基盤整備を数... 募集内容を見る |
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想定年収 |
500~830万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
永田町駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
主な業務は、AWSサービスを利用したデータ関連のシステム設計、開発支援です。<具体的な業務内容>... 募集内容を見る |
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想定年収 |
450~800万円 |
雇用形態 |
正社員 |
募集要項 |
【業務内容】全プロダクト共通のデータ配信システムに位置する、Webクローラーと文書配信パイプライ... 募集内容を見る |
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想定年収 |
580~880万円 |
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募集職種 | |||
最寄り駅 |
乃木坂駅 (東京都) |
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雇用形態 |
正社員 |
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Sparkとは、オープンソースの高速分散処理プラットフォームのこと。SparkではScalaに加えて、JavaやR言語、Pythonなどの言語サポートがあり、それに対応したAPIを提供しています。特徴においては、シンプルなAPIを使用して柔軟な処理モデルを簡単にプログラミングできる点や、従来のMapReduceと比較して遥かに短時間でビックデータを処理できる点などが挙げられます。また、SQLやストリーミングなどといった複雑な分析を組み合わせられる学習機能により、対応のしやすさを実現しているところも魅力の一つです。「依存関係を追加してプロジェクトを作成」「SparkでAPIを作成」「実行」が、Sparkを用いたWebアプリケーション作成の大まかな工程。その簡易かつ使いやすい構成により、多くのエンジニアから高い支持を受けています。Sparkを導入している企業も多いため、選択肢を持ちながら転職先を検討できることでしょう。なお、Sparkをしっかりマスターしておけば転職活動を有利に進めることができる上、実際の開発現場においても存分にスキルを活かしながら活躍できます。転職後のスムーズな立ち上がりのためにも、ビックデータを扱う企業や自社開発のシステム運用・構築などへの転職をお考えの方はSparkに対する知識を深めておくことをおすすめします。Spark以外にも、様々なフレームワークやデータベース、言語などを主要技術として扱っている企業が多いので、「転職先がどのようなソフトウェアを使用しているのか」といった部分も求人上で事前にチェックしておくことが、より自分の適性に合った企業への転職を成功に導くポイントであると考えられます。Spark関連の求人には、開発・構築といった実務経験を必須とするものが少なくないので、これまでに培ったスキルや経験をいかにアピールできるかが重要です。
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